Você insere um prompt, recebe uma resposta, e nada acontece até que você insira outro. É assim que a maioria dos assistentes de IA funcionava, mas a IA proativa muda isso.

A IA proativa não precisa de um prompt para agir. Ela pode fazer o check-in de um voo ou enviar uma solicitação em seu nome, tomando essas decisões com base no contexto que acumulou ao longo do tempo. Com assistentes de IA proativos como o Muse e o Instinct, da Meta, viralizando, a ficção científica parece, de repente, próxima da realidade.

Mas, assim como qualquer boa história de ficção científica, essa tecnologia é uma faca de dois gumes. Vamos explorar como a IA proativa funciona e o que você abre mão em troca da comodidade que ela oferece.

Para saber mais sobre o que está em jogo, confira nosso guia completo sobre IA e privacidade, ou experimente a ferramenta Rastro da IA para ver exatamente o que os chatbots de IA mais populares podem ter coletado sobre você por meio das suas conversas.

O que torna uma IA proativa

Agentes de IA proativos funcionam com os mesmos grandes modelos de linguagem que os chatbots de IA que já conhecemos. O que os diferencia são estas três coisas que trabalham juntas:

  1. Estão sempre de olho: em vez de esperar por um prompt, os agentes proativos monitoram um conjunto de fontes e percebem mudanças à medida que acontecem.
  2. Têm memória persistente: os agentes proativos criam um modelo dos seus hábitos e preferências ao longo do tempo. É isso que permite que eles antecipem o que você provavelmente vai precisar a seguir, e não apenas recuperar um fato quando você o pedir.
  3. Decidem como e se devem agir: os agentes proativos podem “raciocinar”. Eles avaliam uma situação com base nos seus hábitos, julgam se vale a pena agir e decidem até onde ela deve ir antes de consultar você.

A IA proativa combina automação com discernimento. Enquanto uma automação simples é acionada toda vez que uma condição é atendida, os agentes proativos antecipam as necessidades e determinam se uma ação é útil antes de decidir agir.

Isso pode ser útil, mas também pode levar a consequências não intencionais. O Instinct, por exemplo, estava comprando algo para um usuário, mas, ao ser bloqueado por uma barreira de início de sessão, simplesmente redefiniu a senha do usuário(nova janela) sem perguntar. Esse tipo de iniciativa torna os agentes de IA proativos impressionantes, mas também arriscados.

Casos de uso para agentes de IA proativos

Agentes proativos podem ser úteis para o tipo de tarefa que você normalmente esqueceria ou em que perderia uma noite inteira. Veja alguns exemplos:

Organizando os planos de viagem

Um agente proativo pode monitorar o itinerário de viagem em busca de mudanças. Se um voo for remarcado e colocar a conexão em risco, ele percebe isso e avisa você. Ele pode, possivelmente, remarcar os voos para que os planos de viagem sigam sem problemas.

Conseguir o que você perderia

A mesma combinação de monitoramento e espera pode funcionar para qualquer coisa em falta, como um par de sapatos esgotado no tamanho desejado. O agente continua monitorando e faz um pedido no momento em que houver reposição.

Acompanhando um e-mail

Agentes proativos podem monitorar a caixa de entrada em busca de e-mails que você está esperando. Se um e-mail enviado a um representante do atendimento ao cliente não tiver sido respondido, um agente poderia notar isso, escrever um lembrete e enviá-lo ou deixá-lo pronto para você enviar.

Reduzindo assinaturas

Hoje em dia, quase tudo é pago por assinatura, então um agente proativo poderia auditar o uso e cancelar assinaturas de serviços pelos quais você paga e que não usa com regularidade.

Monitorando operações de negócios

Em negócios, agentes proativos poderiam monitorar a infraestrutura de TI para identificar sinais precoces de problemas e acionar uma correção antes que as coisas deem errado. Ele também pode monitorar negociações e evitar que esfriem, engajando leads proativamente quando a equipe estiver sobrecarregada.

A diferença entre IA proativa e IA reativa

Um assistente de IA reativo, como o ChatGPT, só age quando você pede. Mesmo os que têm memória ficam ociosos entre um prompt e outro, retendo o que você disse a eles até que você pergunte outra coisa. A IA proativa elimina essa espera. Ela observa um gatilho e decide por conta própria se deve agir.

Em outras palavras, a IA reativa é algo que você opera. A IA proativa opera em seu nome, assumindo o controle das decisões.

A comodidade dos agentes proativos tem um custo

Para fazer o que faz, agentes de IA proativos precisam de acesso constante às contas. Esse é um tipo de risco diferente daquele que surge ao usar um assistente de IA.

Você está dando a uma única empresa acesso completo a todos os dados

Somos cautelosos com a quantidade de dados que o Google coleta, mas nem mesmo ele tem acesso completo a todas as informações privadas. O Google pode ter os dados de localização(nova janela), mas os dados de saúde ficam armazenados no Apple Health. As preferências de streaming estão guardadas na Netflix, e as finanças, no aplicativo do banco.

Usar agentes de IA proativos significa entregar tudo isso, e mais, a uma única empresa. Esses agentes são projetados para conectar todos os dados; é isso que permite que eles percebam padrões e ajam. Dependendo do agente, isso pode incluir os nomes de usuário e as senhas das contas de terceiros, os detalhes de pagamento e muito mais.

O Muse mostra o quanto agentes proativos ávidos por dados podem ser. Um revisor da WIRED(nova janela) constatou que o Muse parecia mais interessado em coletar dados do que em concluir tarefas, sugerindo repetidamente que ele conectasse mais e mais serviços. Esse comportamento está alinhado com o que sabemos sobre o histórico da Meta.

O custo dessa comodidade é que tudo sobre você agora está nas mãos de uma única empresa. E, a menos que ela passe por auditorias independentes, não há uma forma real de saber se os dados estão sendo gerenciados com segurança. Se a conta for violada ou vendida, terceiros aos quais você nunca consentiu passam a ter visão completa de onde você esteve, com quem conversou, o que comprou e o que disse em privado. Isso abre espaço para que você se torne vítima de ameaças como roubo de identidade e golpes direcionados.

Desconectar não é o mesmo que excluir

A TechCrunch(nova janela) informou que capturas de tela dos termos do Instinct mostravam uma licença “perpétua e irrevogável” sobre os dados dos usuários. O Instinct já os revisou, e os termos de serviço e a política de privacidade atuais não incluem essa linguagem.

Ainda assim, os novos termos continuam importantes. Os termos atuais do Instinct (no momento em que este texto foi escrito) permitem que ele “acesse, copie, colete e indexe dados(nova janela)” dos serviços que você conecta, e tanto os termos quanto a política de privacidade dele dizem que desconectar uma conta não exclui os dados(nova janela) a menos que você peça. Uma das primeiras usuárias(nova janela) disse que desconectou o acesso do Instinct à sua conta do Google e, algumas horas depois, ainda recebeu um resumo dos e-mails mais recentes. Quando ela perguntou o motivo, o Instinct confirmou que havia armazenado os e-mails em texto sem formatação para pesquisas posteriores. Se você desconectar os serviços do Instinct, não deixe de solicitar também a exclusão dos dados.

Desativar o treinamento de IA no Instinct também tem uma ressalva: isso só “se aplica daqui para frente(nova janela).” Assim, quaisquer dados que o modelo tenha absorvido sobre você continuarão fazendo parte do treinamento e do conhecimento dele. O Muse funciona de outra forma: desativar o treinamento de IA se aplica retroativamente às interações anteriores(nova janela). No entanto, excluir dados do Muse não significa que eles sejam removidos. A Meta afirma que o modelo ainda poderia lembrar do que você excluiu(nova janela), e o recurso de “esquecer” funciona na medida do possível(nova janela).

Erros de agentes são reais, não apenas incorretos

Quando um chatbot como o Gemini alucina, ele só causa danos reais(nova janela) se você agir com base nessa informação. Quando um agente proativo comete um erro, você pode nem saber disso até enfrentar consequências no mundo real.

Imagine se um agente proativo decidir reservar para você assentos de primeira classe para a viagem. Agora você responde por uma cobrança que nunca aceitou. Ao aceitar os termos do Instinct, por exemplo, você concede autorização para firmar acordos vinculantes em seu nome(nova janela): o agente pode comprometer dinheiro sem aprovação, e você não pode alegar legalmente que ele saiu do controle. Pior ainda, os termos dizem que quaisquer salvaguardas de confirmação(nova janela) não são garantidas para impedir ações não intencionais.

Isso não é exclusivo do Instinct. O agente proativo da SpaceXAI, o Grok Bot, tem termos semelhantes. As aprovações de ações são “apenas auxiliares(nova janela)” e podem não impedir ações não intencionais. Da mesma forma, qualquer responsabilidade decorrente das ações do agente de IA recai inteiramente sobre você(nova janela). Os termos da Meta para o uso do Muse fazem com que você seja o único responsável(nova janela) por tudo o que o agente faz. Isso revela um padrão bastante claro: as ações dos agentes são de responsabilidade do usuário.

Pode ser enganado para agir contra você

Agentes proativos podem tomar decisões de forma autônoma, mas, quando não conseguem distinguir instruções reais de textos plantados por outra pessoa e não confirmam uma ação com o usuário, podem ser facilmente enganados. Um usuário do Instinct(nova janela) descobriu que o agente proativo caiu em um ataque de injeção de prompt: ele seguiu instruções maliciosas que o próprio usuário enviou. Golpistas não precisam invadir o agente; basta que ele leia algo escrito por eles e aja com base nisso.

Na verdade, o Instinct(nova janela), a Meta(nova janela), a SpaceXAI(nova janela) e o OpenClaw(nova janela) reconhecem a injeção de prompt como uma ameaça conhecida. Nenhum deles oferece atualmente proteção completa contra esses ataques, prometendo, no máximo, que as defesas do agente funcionam para reduzir esse risco.

Esteja atento ao que você entrega

A IA proativa funciona graças à quantidade de dados que você fornece a ela. Quanto mais ela sabe sobre você, mais pode fazer por você, mas maior é o registro da sua vida que fica com uma única empresa.

Surgiu um padrão no setor. Esses assistentes podem treinar com dados mais pessoais, a menos que você desative essa opção, e cortar o acesso a eles não apaga de forma confiável o que já foi coletado. E quando um agente faz algo que você não pretendia, os termos atribuem as consequências a você, e não à empresa. Vale reconhecer que as empresas deixam tudo isso explícito. Mas ser transparente não anula o direito à privacidade de dados.

No fim das contas, cabe a você decidir se esse tipo de conveniência compensa o custo em privacidade e segurança de dados. Mas, antes de dizer sim, saiba o que um assistente realmente pode ver, o que ele tem permissão para fazer sem perguntar antes e se é possível recuperar os dados depois de inseridos. Certifique-se de que se trata de uma decisão que você de fato tomou, e não uma que você cedeu porque algo viralizou.

Se você preferir não fazer essa troca de forma alguma, conheça o assistente de IA Lumo. Ele foi desenvolvido de forma oposta: sem registros, sem treinamento com seus dados e nada guardado por mais tempo do que você deseja. Você perde um pouco da mágica proativa da IA, mas mantém aquilo que ela pede que você abra mão: o controle sobre a própria vida.